입력추정필터 알고리즘을 적용한 정지궤도 위성의 실시간 궤도결정 기술

국문 초록 (Abstract)

정지궤도 위성의 실시간 궤도 결정에 입력 추정 필터 알고리즘을 적용하는 방안을 연구하였다. 일반적으로 위성 운용에서는 실시간 궤도 결정을 위해 확정 칼만 필터를 주로 사용한다. 확장 칼만 필터는 일반적인 비선형 문제에 적당하고 구도 조정이 없는 상태의 정지궤도 위성의 궤도 결정에서는 좋은 성능을 발휘한다. 그러나 위성에 궤도 조정이 있게 되면 추정 오차가 커지는 단점이 있다. 입력 추정 필터 알고리즘은 주로 기동하는 목표물을 추정하는 미사일에 많이 사용되어왔다. 이 알고리즘은 목표물이 언제든지 불규칙한 기동을 할 수 있다고 가정하고 필터 뱅크를 구성한다. 이 필터 뱅크는 여러 개의 가능한 추정 값을 만들어 내고 그 결과들을 확장 칼만 필터 결과와 비교하여 최적의 상태 값으로 갱신되도록 한다. 본 논문에서는 확장 칼만 필터만을 사용한 경우와, 입력 추정 필터를 같이 사용한 경우를 시뮬레이션 하여 그 결과를 비교해보도록 한다. 이러한 과정을 통해, 특히 남북 위치추정 기동 시에 입력 추정필터가 추정 정밀도 향상에 기여할 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

We examined the applying of Input Estimation Filter (IEF) algorithm to the real-time orbit determination for a geostationary satellite. Generally, the Extended Kalman Filter (EKF) algorithm has been used to the real-time orbit determination in satellite operation. The EKF algorithm is good for the general non-linear estimation problem and robust to the geostationary orbit determination during the non-maneuvering period. But when the orbital maneuvers were occurred, the ordinary EKF shows some large errors. The IEF algorithm has been used to the missile for the tracking of maneuvering target. This algorithm assumes that the target can shows irregular maneuvering motion any time and configures a bank of filters. The filters in the bank generate many possible estimated statuses and compare to the EKF solution, and the best estimated status were adapted and updated finally. In this power, we are going to show the simulation results of the real-time orbit estimation output using EKF only and with IEF algorithm. Through the comparing the results we could expect that IEF algorithm can increase the estimation accuracy especially when the north-south stationkeeping maneuver.